Covid 19 : Quels paramètres ?

Covid 19 : Quels paramètres ?

On a beaucoup entendu parler du paramètre R0 : s'il est > 1, il y a augmentation exponentielle de la contagion, et < 1 diminution exponentielle.

Cependant le paramètre R0 qui décrit le nombre de contaminations ne dit rien sur la rapidité de transmission : contaminer 5 personnes par jour ou en 3 mois ce n'est pas du tout pareil.

Le temps doit être modélisé, donc ce paramètre R0 seul ne convient pas.

Si on introduit Rq = taux de contamination quotidien, et Dc la durée de contamination, on a R0 = Dc * Rq, et la relation est d'un coup beaucoup plus claire pour la modélisation, puisque l'on mesure à la fois la contagiosité ET la vitesse.

Par ailleurs, il faut introduire aussi :

* T2 : temps de doublement du nombre de cas/décès/entrées et réanimation. Une manière simple de suivre la progression de l'épidémie.

  • En mars on avait T2 = 3 jours (soit x 10 tous les 10 jours en mars), on a aujourd'hui T2 ~= 30 jours
  • on pourrait prendre aussi T2 < 0 : temps pour diviser par 2 les cas.

* Ts : Délai qui reste avant d'attendre un seuil donné , qui est aussi la mesure de l'attentisme possible face à une limite. Le Ts est un paramètre très important pour la décision : il indique combien il reste de temps avant d'atteindre la saturation des urgences, des réanimations, etc. Plus le Ts est long, et plus il y a de temps pour (mieux) s'organiser.

* et bien sûr quelques paramètres retard (contamination/contagion/symptômes/maladie grave/décès) pour les matheux.

L'utilité du T2 et du Ts est à voir dans ce courbes de progression des décès et entrées en réanimation en mars et aout 2020 (source Serge Blondel) :

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Le T2 était de 3 jours en mars et de l'ordre de 20 jours en aout/septembre : la progression très lente de l'épidémie et la valeur de Ts (seuil de saturation à 50% des entrées en réanimation - 3 mois) aujourd'hui laisse du temps pour s'organiser et gérer les mesures nécessaires.

Avec les paramètres du mois de mars, s'il y avait 10 jours entre entrée en réa et décès constatés en moyenne, cela impliquait, avec un taux de létalité de 1%, 100 morts à l'instant T donnent 1000 entrées en réa à T -10 et 100000 cas malades à T -10, soit 1 000 000 malades à T, et donc 10 000 décès à prévoir : chaque journée de retard au confinement générait une hausse mécanique de près de 30% des décès. L'inconvénient, c'est que la maladie en France suivait avec 2 mois de retard la même progression de croissance qu'à Wuhan.

Et le SIDA ?

La contagion du SIDA utilise des mécanismes plus complexes et rares que la simple respiration. L'épidémie de SIDA est loin d'être terminée :

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Comme les gens peuvent vivre maintenant plusieurs années, le R0 n'a pas de sens intrinsèque : le seul paramètre qui compte est le Rq, nombre de personnes contaminées par jour en moyenne et par personne. Au vu de la courbe, le Rq est de l'ordre de 0,005% par jour.




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Hugues-Arnaud Mayer

Président SELAS Pharmacie de Saxe - Paris, VP Chadasaygas Énergies Renouvelables, Administrateur d’AG2R la Mondiale

5 ans

Les textes de Laurent Gouzènes démontrent toujours que l’intelligence n’est pas qu’artificielle

Jean-Claude Rosichini

President Aventia, Executive & Entrepreneur # HiTech Alumnus (Intel, Motorola, Nortel, Airbus, VTI)

5 ans

Outre le paramètre temps, tu pourrais aussi rajouter la "surface de contact" du contaminateur, autrement dit la taille du système social dans lequel il évolue. Par exemple un steward d'Air France qui est émetteur de virus doit en principe avoir un R0 bien supérieur à un moine trappiste qui vit dans une communauté cistercienne. Dans le 2ème cas le système étant plus fermé, les R0 des moines bien qu'inferieurs vont se conjuguer et rapidement il ne va plus avoir grand monde aux vêpres 😉 En revanche la diffusion "aerienne" estampillée Air France va doper le phénomène épidémique global. Les Rave Parties d'un côté et les Ehpad de l'autre en sont malheureusement de bonnes illustrations....

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